需求預(yù)測方法-wenkub.com
2025-08-04 11:20 本頁面
【正文】 試預(yù)測該公司未來一年各季度的銷售量 （ 1） 根據(jù)最小二乘法 假設(shè)銷售量的變化服從趨勢 —季度序號——線性變化常量——銷售量預(yù)測—式中，tbaTtbaTtt,???0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 季度序號 t 14000 13000 12022 11000 10000 9000 8000 銷售量 a Tt 求出： （ 2） 估算季節(jié)系數(shù) SI 夏季的季節(jié)系數(shù) 同樣 tT t ??? 1671 0 0 0 0? ?33995511?????????????TATATASI （夏）, ??? （春）（冬），（秋） SISISI（ 3） 預(yù)測 1） 時間序列只將時間作為唯一獨立變量 ， 而將需求作為因變量 。 （ 2） 常見的時間序列的 4種成分 趨勢成分 季節(jié)成分 周期成分 隨機成分 趨勢成分 季節(jié)成分 周期成分 隨機成分 實際變化 2） 時間序列平滑模型 （ 1） 簡單移動平均 例 ， 某電子音響器材公司 SONY牌單放機的逐月銷售記錄如下表所示 。 預(yù)測 定性預(yù)測方法 定量預(yù)測方法 預(yù)測誤差與監(jiān)控 市場分析 需求預(yù)測 訂單 生產(chǎn)計劃 MRP 生產(chǎn)作業(yè)計劃 生產(chǎn)控制 產(chǎn)品 Ramp。 取 n=3， 試用簡單移動平均法預(yù)測 。 實際過程中 ， 需求是由很多因素決定的 ， 如產(chǎn)品或服務(wù)的定價 、 政府規(guī)定 、 金融信息等 2） 常見的因果模型 ?回歸模型 ?經(jīng)濟計量模型 ?投入產(chǎn)出模型 3） 一元線性回歸模型 （ 1） 參數(shù)計算公式 ? ?—因變量的取值——自變量的取值——變量數(shù)——斜率—時的預(yù)測值—截距，為自變量——一元線性回歸預(yù)測值—式中，yxnbxaynxbyaxxnyxxynbbxayTT022????????????? ??（ 2） 相關(guān)性 r檢驗和標準差 Syx r為正 ， 說明 y與 x正相關(guān) ， 即 x增加 ， y也增加； r為負 ， 說明 y與 x負相關(guān) ， 即 x增加 ， y也減少； r越接近 1， 說明
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